TL;DR - 问题似乎是某些步骤需要一些手动修改才能成功完成 - 这不仅仅是一个简单的转换问题。所以，不（目前不是）。

此外，在撰写此答案时，我突然意识到，除非有人实际上已经设法使整个过程自动化，否则您的问题可能只是征求意见（而不是事实解决方案）。

从您提供的链接来看，转换阶段似乎是：

1. LAZ从 LiDAR获取文件
2. LAZ 到 LAS
3. LAS 到 DSM
4. DSM 到 STL
5. STL 到 G 代码

这些阶段需要放入自动化管道中。

步骤1

这一步可以自动化。

第2步

LAZ 到 LAS 似乎是使用命令行工具的直接转换las2las，lasview并且las2dem. 这一步可能是自动化的（假设不需要手动干预设置），因为命令行界面很容易编写脚本（与 GUI 相比）。

第 3 步

这一步使用三个 GUI 应用程序之一，看起来可能需要一些手工劳动（如调整设置），目前尚不清楚。如果文章建议的应用程序具有 API，则可以使用 CLI 选项来自动化该过程 - 同样，仅通过阅读文章并不清楚。

步骤4

这一步再次使用 GUI（可能使用导出插件，当然也可以将结果可视化），因此似乎需要一些设置修改和重复，引用：

必须通过反复试验来探索转换设置，以便找出适合您的数据集的内容。为了可视化不同设置之间的差异，您必须将 .STL 文件打开到专为 3D 打印设计的软件中。

第 5 步

虽然切片器的使用可以自动化（假设您已经预定义（已知参数）阈值），但它通常需要一些手动干预（至少在开始时）。如果您在谷歌上搜索“自动切片”，则会出现一些有趣的链接，但通常它们用于类似对象/模型的批处理。

概括

上述步骤中使用的语言包含很多条件（may、can、can），因为涉及到很多变量。需要进行大量研究才能使管道的这些元素无缝协同工作。因此，不太可能存在“点击式”解决方案，即在没有手动干预的情况下，STL 文件会在最后弹出。

也就是说，如果您的 LiDAR 数据集是一致的（即类似的环境、类似的对象被扫描），那么您可能能够为每个阶段找到一系列设置，这些设置对于特定场景始终有效。然后使用这些设置 - 结合一些命令行或 Python 脚本和/或适当的 GUI 脚本工具 - 您可能能够自动化一些（如果不是全部）过程。

展望未来，通过使用机器学习，您可以训练模型来学习检查视觉反馈阶段，然后自动修改设置以获得更好的结果 - 然而，虽然不是不可能的领域，它当然是最前沿的（在这个时间点）。不过，在几年后，这几乎肯定是可能的。

答案在很大程度上取决于程序员的编程技能，但理论上，如果所有软件都存在，它们可以在工作流过程中（自动化）捆绑在一起，也可以直接编程到新工具中。